空战格斗飞行机动数据库建立及应用

空战格斗任务面临环境高复杂性、博弈强对抗性、响应高实时性、信息不完整性、边界不确定性等多项挑战。为此，已建立人类飞行员空战格斗飞行机动数据库ACED(Air Combat Engagement Database)，系统采集人类优秀飞行员空战格斗飞行机动数据。基于该数据库，首先分析了空战格斗飞行机动方程，提出应重点分析飞行员在空战任务中的滚转角及法向过载决策指令；研究确定了近距空战格斗任务中的人类飞行员飞行机动决策时间窗，并采用能量谱分析方法确定了飞行员在近距空战格斗飞行机动中的滚转角决策频率；针对采用航炮作为主武器的近距空战格斗任务，研究了近距空战格斗敌机轨迹预测算法。相关方法可有效预测航炮炮弹生命周期内的敌机未来轨迹，有力支撑了航炮自动火控算法的研发，助力在相关空战竞赛中取得优异成绩。本文系列应用示例验证了已建立的空战格斗飞行机动数据库的有效性。     

基于梯度提升决策树的量子科学实验卫星光学实验预测

量子科学实验卫星在轨运行期间完成4种光学实验，地面监测人员通过遥测参数阈值判断卫星是否进行光学实验、实验类型及实验结果.这种方法需要预先设定大量阈值，并且这些阈值需要根据在轨卫星重新设定，可扩展性较差.针对以上问题，提出一种基于机器学习的光学实验判别方法，将量子科学实验卫星的光学实验监测任务抽象为机器学习中的多元分类问题，构建分类模型，利用量子科学实验卫星的真实历史遥测数据对模型进行训练，并通过真实实验计划对训练得到的模型进行验证.实验结果表明，本文提出的方法在没有专家先验知识的前提下，判别准确率达到99%，可用于量子科学实验卫星光学实验的实时监测任务.提出的基于机器学习的判别方法具有较强的可扩展性，可应用于卫星在轨运行的其他监测任务.      

弱引力下小行星动量驱动机器人的可控跳跃行为

以小行星表面着陆探测为背景,提出一种动量驱动机器人(MoRo)以满足弱引力复杂环境下的探测需求。该机器人利用弱引力环境下的摩擦和碰撞特性,通过主动辨识环境参数,规划和控制动量轮以产生期望的驱动力矩,完成可控性跳跃及腾空后的稳定拍照等任务。首先,基于MoRo的动量轮刹车机构特性,分析了MoRo在弱引力环境下的跳跃机理并对其跳跃方式进行了规划;接着考虑动量轮驱动机构三闭环伺服系统的非线性特性,基于Herze碰撞模型和Karnopp摩擦模型建立了MoRo在小行星表面的跳跃行为动力学模型;其次,使用机器学习算法建立环境参数和MoRo运动的函数关系,并基于环境参数规划动量轮转速实现跳跃距离和腾空高度的可控。最后,通过数值仿真校验了MoRo跳跃规划方法和控制方法的可行性。     

人工智能技术在嵌入式代码审查中的应用与展望

代码审查是航天嵌入式软件开发中的重要环节.近年来，随着嵌入式软件开发需求的增多，传统以人工为主的代码审查方法逐渐不能满足快节奏的软件开发流程.为了减轻审查人员的压力，提升审查效率，研究者们逐渐将目光转向以深度学习技术为首人工智能领域，尝试寻求技术上得突破，以开发更智能的审查系统.本文对近年来人工智能技术在代码审查及程序理解中应用的相关工作进行了归纳总结.首先简要介绍了嵌入式代码审查工作目前面临的困境及解决方案.然后引出了代码审查中的一项重要活动，即程序理解.并详细阐述了目前基于人工智能的程序理解在代码审查中的应用情况.最后根据相关领域的发展情况，对未来代码审查的发展方向作了进一步的探讨.     

HML系统在商店偏好决策模型中的应用研究

对混合式机器学习系统（HML）进行了全面系统的介绍，并将其运用于服装消费商店偏好决策行为的研究中。采用上海统计局家庭调查网络，对300户家庭进行抽样分析后发现，服装消费商店偏好的主要影响因素是地区、季节、丈夫和妻子的学历、职业以及子女性别。在此基础上，将HML分析所得的结论与传统的研究方法和结果进行了系统比较：从方法上来看，因为属性变量包含间断变量和连续变量两种，因此传统统计分析要运用两种不同的检测方法对影响因素的相关性作出判断，结果需要经过统计学分析，才能得到结论；而HML分析结果比较直观和简单，便于理解。     

一种基于Deep-GBM的航空发动机中介轴承故障诊断方法

针对航空发动机中介轴承故障信号难于识别的特点，提出了一种深度梯度提升模型（Deep-GBM）对振动信号特征进行逐层学习以提高分类模型的准确率。开展某型航空发动机中介轴承故障模拟实验，并采用经验模式分解(EMD)方法对采集的振动信号进行分解，提取内蕴模式函数(IMF)分量非线性动力学参数样本熵作为原始故障特征。采用Deep-GBM对中介轴承内环故障、内环和滚动体综合故障、正常、滚棒剥落、滚棒划伤五种不同状态进行识别。实验结果表明，所提出的Deep-GBM故障诊断准确率达到87%，相对于传统的机器学习模型准确率最高提升了28%，并具有良好的泛化能力。      

PSO-LSSVM在民机气动性能数学建模上的应用

目前风洞试验仅为民用飞机飞行性能提供有限数据.全飞行包线的技术支持对于民机飞行试验十分重要,需要采用数学建模和参数辨识的方法.选择合适的机器学习算法是参数辨识中最为关键的一步.支持向量机(SVM)采用结构风险最小化原理,尤其适用于小样本情形.根据A320非巡航起降阶段的几组真实数据,以及全机气动力估算的结果,使用最小二乘支持向量机建立预测模型.随后采用粒子群算法优化模型参数从而提升泛化能力.由此实现民机飞行包线的气动性能整体建模与辨识.与Ma=0.78时的实验数据相比较,PSO-LSSVM模型的预测结果吻合,是一种有效的气动数学建模方法.     

基于树模型机器学习方法的GNSS-R海面风速反演

GNSS-R是基于GNSS卫星反射信号的一种新技术.GNSS-R技术可以运用到海面风场反演中，传统的GNSS-R技术反演海面风场主要有波形匹配和经验函数两种方法，风速反演精度约为2m·s-1.波形匹配方法耗时多，计算量大；经验函数方法通常只使用少量物理观测量，会造成信息浪费，损失一定的反演精度.为了提高海面风速的反演精度，引入机器学习领域常用的树模型算法决策树、随机森林、GBDT等对海面风速进行预测.利用GNSS-R与ECMWF数据构成训练集和验证集，训练集用于模型学习，验证集用于检验模型的反演效果.实验结果显示，决策树和随机森林预测误差约为0.6m·s-1，GBDT等算法的预测误差约为2m·s-1，满足风速反演要求.与GNSS-R传统反演方法相比，机器学习树模型算法效果更好，在验证集上表现稳定且误差较小.因此，可以将机器学习树模型算法运用到海面风速反演中.      

黄渤海晴空像元下雾霾识别的机器学习算法

为实时有效地识别和监测雾霾，选取2013年10月4日与10月5日的两景MODIS遥感图像，利用不同类型像元的光谱差异，基于神经网络模型，建立海上雾霾的遥感识别机器学习算法。经检验表明，在晴空条件下，机器学习算法反演精度相对较高，已超过98%，利用算法可以实现对中国近海上空雾霾的监测。